Principais Alternativas de Caffe Mais Bem Avaliadas
Its fast, hides most complicated stuff under the carpet - which is a great strength and a weakness at same time. I think it makes it easy to get started with training new ml models without much tinkering. Abstracting out the graph makes it harder to make mistakes. This also ensures that the most optimal graph is compiled making it much faster than some other frameworks. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
It makes it harder to make changes in base library. Its much harder to introduce new layers and know whats going on. That limits the knowledge about deep learning fundamentals. Also if there is a bug it can be hard to find since you don't create graph in any known language but rather a configuration file following a format similar to json. At time of writing this review no visualization tools were available either. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
15 de 16 Avaliações Totais para Caffe
Os benefícios de usar o Caffe são sua velocidade, flexibilidade e escalabilidade. É incrivelmente rápido e eficiente, permitindo projetar, treinar e implantar redes neurais profundas rapidamente. Ele fornece uma ampla gama de ferramentas e bibliotecas úteis, facilitando a criação de modelos complexos e a personalização de modelos existentes. Finalmente, o Caffe é muito escalável, permitindo aumentar facilmente seus modelos para grandes conjuntos de dados ou para múltiplas máquinas, tornando-o uma escolha ideal para treinamento distribuído. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Caffe existe há algum tempo e não é tão eficiente quanto algumas das estruturas mais novas, como TensorFlow, PyTorch e MXNet. Caffe também carece de alguns recursos e flexibilidade em comparação com estruturas mais novas, e a documentação pode ser limitada e difícil de entender. Além disso, Caffe não é otimizado para dispositivos móveis, por isso pode ser difícil implantar modelos em dispositivos móveis. Finalmente, Caffe pode ser difícil de depurar quando ocorrem erros. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Um dos melhores softwares de aprendizado de máquina onde você pode usar seu tempo principalmente para trabalho e uso fácil. As estruturas e algoritmos osam funcionam tão bem que você se sente confortável com o software. Escrever código não é necessário para classificação ou outras tarefas. A característica osam é que ele roda em sistemas baseados em GPU e não GPU. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Desgosto é que não é fácil de instalar no software anaconda, um pouco difícil de manusear... não há mais desgosto... então não podemos comentar mais que é ruim por qualquer motivo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Eu tenho trabalhado com aprendizado de máquina e o Caffe tem sido um dos softwares que mais uso. Ele facilitou minha tarefa de classificação de imagens e possui bons frameworks para usar algoritmos como CNN, RNN e muitos outros. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Estando no departamento de pesquisa e fazendo mais trabalhos de aprendizado profundo em imagens, eu precisaria do OpenCL, que ainda precisa adicionar mais recursos. Então, eu preciso mudar para outro software para isso. Seria melhor se tivesse recursos do OpenCL adicionados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
This is incredibly quick and supports GPU pretty well, to start. There is a tonne of built-in code, thus writing code is not necessary for classification or other tasks. supports data types comparable to those in Python. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Caffe was created to just focus on visuals, ignoring supporting elements like text, sound, and timing. It follows that Caffe supports convolutional neural networks well, but not well enough to support time-sequence RNN or LSTM. Additionally, the Layers-based design pattern is not RNN-friendly. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Ele funciona tanto em sistemas baseados em GPU quanto em sistemas não baseados em GPU. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Não é fácil de instalar no software anaconda. É difícil em comparação com outras bibliotecas como numpy. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
O mais útil com a ferramenta é a sua usabilidade e interface fácil de usar. Também é útil na ampliação de aplicações industriais, pesquisa acadêmica e até na criação de protótipos de start-ups. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Até agora, não experimentei nenhum ponto de dor durante o período em que estive usando a ferramenta. Tudo funciona perfeitamente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Machine learning and Data mining programs to understand and learn the technologies quickly. It is a great application, as it makes things organised and thus easier to learn and understand. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Nothing as such to dislike about it. I love it. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Easy to configure, and as it has inbuild features which is a handy thing for a noncoding background people Análise coletada por e hospedada no G2.com.
As of now I don't dislike anything as it serves it purpose Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Caffe suporta uma estrutura de aprendizado profundo que é fácil de entender e não precisamos escrever muito código e suporta estruturas de redes neurais configuradas, então não precisamos escrever muito código. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Alguns problemas que são falta de bom suporte de sequência temporal RNN etc. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Unlike some of its competitors the learning curve for Caffe is relatively small due to its simple user interface. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
It can be difficult to implement some changes, such as introducing new layers or changing the base library. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
